Гистограмма (фотография)

Гистогра́мма (в фотографии) — это график статистического распределения элементов цифрового изображения с различной яркостью, в котором по горизонтальной оси представлена яркость, а по вертикали — относительное число пикселей с конкретным значением яркости.

Изучив гистограмму, можно получить общее представление о правильности экспозиции, контрасте и цветовом насыщении снимка, оценить требуемую коррекцию как при съёмке (изменение экспозиции, цветового баланса, освещения либо композиции снимка), так и при последующей обработке.

Обычно на экране цифрового фотоаппарата показывается лишь гистограмма светлоты (исключения составляют дорогостоящие зеркальные камеры), а гистограмма для всех цветовых каналов (см. Цветоделение) доступна уже на компьютере, в приложениях для обработки растровой графики.

Источник: Википедия

Упоминания в литературе

Здесь показано, как пикселы изображения распределяются по уровню яркости (рис. 4.10). По горизонтали заданы уровни яркости от самых темных пикселов в левой части до самых светлых в правой. По вертикали отложена доля пикселов с той или иной яркостью. Подробнее с подобными гистограммами мы познакомимся, когда будем изучать инструмент Levels (Уровни).

Юрий Гурский, Фотоприколы с помощью Photoshop, 2010

Четвертое направление. Гистограмма разности, показанная на рисунке 3 позволяет подобрать вполне определенные наборы ЗD-растровых изображений, которые соответствовали бы условиям восприятия глубины 2D-изображений. Иными словами, при попадании подобранных растровых изображений в поле зрения зрительная система любого человека будет получать опыт наблюдения глубины вне плоскости расположения изображения. Именно такая технология использована в тренинге развития новой способности восприятия. Айтрекинговые исследования позволяют построить наборы ЗD-изображений с требуемыми характеристиками (Антипов, 2013). Такого типа растровые изображения предлагается применить и для обучения операторов интроскопа, проводящих контроль за багажом пассажиров при досмотре в аэропорту (Антипов, Курчавов, 2013).

Коллектив авторов, Айтрекинг в психологической науке и практике, 2015

Скользящие средние являются широко распространенным способом сглаживания данных для выявления скрытого тренда. Однако, несмотря на их повсеместность на столбцовых гистограммах (bar charts), их использование на диаграммах "крестики-нолики" (point and figure charts) не нашло широкого применения, хотя эти диаграммы известны с конца 19-го века. Построение диаграмм "крестики-нолики", которые отражают изменение цены и его направление безотносительно к объему и времени, значительно отличается от построения столбцовых гистограмм. В столбцовых (и свечных) графиках горизонтальная шкала отображает время. Таким образом, для дневного интервала, новая точка рисуется каждый день. В "крестиках-ноликах" не все дни отображаются одинаково. В некоторые дни, отдельная бумага может претерпевать высокую активность, а в другие навевать скуку на маркет-мейкеров и специалистов.

Антология, Основы технического анализа финансовых активов, 2017

В связи с особенностями зрения человек легче воспринимает горизонтальные гистограммы. Поэтому при изложении своего предложения агенту лучше использовать именно горизонтальные гистограммы.

Александр Назайкин, Справочник рекламного агента. Практическое пособие, 2008

Гистограммы служат для визуализации сортирования измеряемых величин в границах одного процесса (например, число недочетов в качестве за i дней). При помощи гистограммы можно определить, отвечает ли частота появления измеряемых величин стандартному распределению или частота распределения высока. Гистограммы позволяют соотнести отдельные измеряемые величины с пределами допуска (например, постоянное соблюдение норм времени может свидетельствовать о наличии резервов времени).

Мария Сергеевна Клочкова, Управление качеством. Шпаргалка

Межгодовая изменчивость МП была проанализирована по данным, обобщённым за одноименные месяцы. При этом годовой ход описывают 12 последовательностей вероятностных характеристик. Поскольку при анализе были использованы не только среднемесячные, но и срочные данные, полученные характеристики относятся также и к масштабу синоптической изменчивости. Распределения вероятностей скалярных величин (Т, Р, N, А, Vmax) представлены на рис. 6 а гистограммами для центральных месяцев календарных сезонов. Для облачности N с учётом погрешности визуального определения принято 3 градации – «ясно» 0–3 балла, «полуясно» 4–7 баллов, «пасмурно» – 8–10 баллов. Годовой ход для Т, Р представлен в таблицах 5, 6 повторяемостью по градациям за все месяцы. В таблице 7 приведен годовой ход оценок моментов и экстремумов распределений по срочным и среднемесячным данным. Как видно из рис. 6 а и таблиц, во все месяцы и сроки распределения МП одномодальные. В то же время характеристики распределений – мода, ширина диапазона изменчивости, асимметричность, заостренность заметно изменяются от месяца к месяцу. Годовой ход особенно четко проявляется у Р и Т как в среднем, так и в дисперсии.

Г. В. Алексеев, Метеорологические и геофизические исследования, 2011

Идея единых ресурсов переработки информации представлена в работах М. Познера. Предложенная им методология умственной хронометрии включала измерение ВР, регистрацию вызванных потенциалов и анализ постстимульных гистограмм латенций активности отдельных клеток (Posner, 1986). Опираясь на результаты проведенных исследований, М. Познер и К. Снайдер выдвинули гипотезу о двух типах переработки информации, основывающихся на разных видах внимания. При неосознаваемом внимании происходит автоматическое обнаружение, регистрация и переработка стимула. Акт сознательного внимания интерферирует с другой деятельностью. Как полагают авторы, ресурсы активного, сознательного внимания ограниченны, поэтому их распределение в пользу одного из путей переработки информации приводит к торможению переработки других стимулов и задержке соответствующих ответов (там же).

Анатолий Воронин, Когнитивный ресурс. Структура, динамика, развитие, 2016